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可训练的固定点量化用于在 FPGA 上加速深度学习

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内容提要

本文介绍了一种基于梯度的后训练量化方法（GPTQ），用于深度神经网络的高效部署。该方法具有鲁棒性，并提出了设计更高效、可扩展的GPTQ方法的准则。同时，还介绍了一种基于重要性的混合精度技术，这些方法和技术共同促进了GPTQ方法和网络性能的改进，为设计可扩展且有效的量化方法提供了新的可能性。

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标签

fpga 可扩展 梯度后训练量化方法 深度学习 深度神经网络 高效部署 鲁棒性
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